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扩博智能受邀分享叶片智能运维新范式

2025-03-24 10:37     来源:扩博智能      海上风电海上风电运维
2025年3月18、19日,第四届风电运维技改研讨会在北京圆满举行,扩博智能高级产品总监柯亮受邀发表了题为「DeepSeek铸就智慧之眼:大模型驱动的叶片智能运维新范式」的主题分享。以下为分享实录:

扩博智能2016年成立于上海的人工智能技术公司,在全球各个区域均部署了分部,立志于利用人工智能、大模型、图像识别技术来辅助风机叶片的运维工作。我们不仅仅有自己的巡检服务、巡检设备,同时我们也提供完整的叶片维修服务。期间我们积极参与相关能源标准的制定,目前已经共同完成并发布能源行业的一项行业标准及一项团体标准。同时,我们在去年还参与了一项关于无人系统自主检智能检测的科研项目,获得了上海市的技术发明一等奖。

我们从2022年开始就一直在训练一个大模型,向AI输入大量扩博智能的历史巡检数据以及运维数据,今年Deepseek 发布之后,加速了我们对模型的训练工作,训练得到的模型助力我们完成了数据及服务的闭环工作。

我们通过智能设备收集了大量不同维度的叶片巡检数据,大模型结合历史维修数据,自动推荐运维方案以及匹配各个缺陷的维修方案。在维修过程中,我们利用智能终端对维修进行数据化采集,用真实的维修数据,对大模型进行迭代与升级。最后,维修后的数据反馈回大模型当中,大模型自动生成下一步预测性运维的完整解决方案。

我们把最终的训练模型称之为BladeMedic,它是基于预训练大模型的一个叶片运维辅助系统。

它当前可以实现以下三个功能:第一个功能是将叶片缺陷进行分类和分级,以前的分级可能仅局限于单个缺陷,但BladeMedic会结合潜在危害、运维难度来重新定级,并作为运维方案推荐的指标之一。除此之外,结合海量历史维修报告或经验,BladeMedic可以对缺陷进行针对性匹配维修方案。在所有数据入库完成后,BladeMedic会持续分析,并对潜在风险做出预警。

可以通过视频看到BladeMedic运行模式的可视化界面展示,这个系统目前已经接入我们的平台当中。

在我们训练BladeMedic的过程中,也搭建了完整的模型自训练及应用平台。整体架构上,我们搭建了强大的能力层,对不同的历史数据进行分析、解析和转译的工作,实现了大模型对过去积累的巡检数据、拍摄资料、维修报告等一系列历史数据的解析。这里需要注意的是,行业定义库是基于当前需求制定的,而这个平台一旦搭建完成,行业知识库的内容是可以做到基于不同的应用需求去替换。

我们之所以可以快速实现训练工作并做出实践,得益于扩博智能完整的数智化运维方案,也是所有大模型训练的基石——大量的数据来源。扩博智能可以为客户提供前端的智能化巡检、缺陷识别,以及数字化维修方案输出,还能够利用IoT设备和智能APP来完成维修过程当中的监控和维修过程的数字化功能,实现了从检测到解决全链路的数字化数据采集工作。

在前期的运维环节,扩博智能具备多类型产品方案,包括由我们自主研发的一键起飞全自动无人机外检的Clobotics IBIS,真正实现了无需人员干预、无需预先建模、无需输入参数,标准、高效、易上手的巡检方案,一线人员无需专业培训即可上手操作,这也让我们能够快速收集到大量、高精度的叶片外检数据。

为了满足降低运营成本的需求,扩博智能还可提供一机多用塔筒自动巡检服务,例如水泥塔筒这类型新兴的需要高精度检测的场景。

除了叶片外部,扩博智能也提供了叶片内部的巡检方案及解决方案。这是扩博智能第二代的全自动内部巡检机器人Clobotics Kiwi,当风机运维人员定期维护过程中,只需要将Kiwi放进叶片内腔,它即可实现每一个舱室内部的自动巡检工作。Kiwi的应用极大地降低了对于一线内检人员的要求,同时基于智能算法和后台模型的分析,能够保证检查的全面性和准确性,高效系统的对于叶片内腔健康状态进行诊断。

在叶片检测中,还有一个重要维度就是雷路测量。因此扩博智能在去年推出了通用型LPS测量方案Clobotics Hummingbird。它加装了视觉识别及高精度传感器,并配有扩博智能自主研发对的金属针阵列,能够有效刺穿金属表面氧化层,以达到更加高精度的测量,无论是是金属叶尖还是整个接闪器,均能够应用。

扩博智能的产品方案通过高度自动化、一机多用——一台无人机搭配不同负载即可完成不同任务,实现了单人单机即可完成全部作业,极大地降低了运维成本。这套方案不局限于陆地,也能够应用于海上风机运维。扩博智能从2018年就开始投入海上风电后运维领域,积攒了丰富的海上作业经验。

截至目前,扩博智能累积巡检了12万台次风机,单人单日单台最高为陆地巡检31台,海上巡检18台,30分钟即可完成135米长的叶片机组的完整巡检。近年来携手中国的风电企业共同出海,已经覆盖了全球31个国家,与大量的业主方、主机厂和叶片厂家有着深度合作。

扩博智能开发的风机叶片后运维数智化平台,将对上述采集数据进行应用和管理。所有的巡检数据导入平台后,会首先利用缺陷识别模型识别叶片缺陷,并进行直观的可视化展示,包括资产视角、风场视角、风机视角以及巡检视角等不同数字化展示方式。同时,平台能够提供了包括内外巡检、时间线等多维度的对比,既给用户更加直观的展示界面,也是给大模型输入了完整的运维和追踪数据来源。

巡检只是风机后运维中的一部分,后续的维修工作也是重中之重。扩博智能的数智化叶片维修服务,包括了内外部叶片维修以及技改服务,并利用IoT设备和智能APP来对维修过程进行完整监控和数字化,不仅能够让客户掌握进度状态,同时也能给大模型提供更加准确的运维数据。

同时,扩博智能自主开发了前缘腐蚀维修机器人SPARROW,利用无人机对机器人进行部署,机器人会自行地对叶片进行打磨、清理以及加装等工作。实际应用案例中,4小时就可以完成人工1天的工作量。

扩博智能一直在不断迭代BladeMedic大模型,在未来,也将立志于科技创新,给我们的客户提供更加高效、更加安全、更加智能化的一个解决方案,希望尽我们的力量为风电的事业尽一份力量,谢谢大家。

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